December 5, 2021 - SHA Computing

DL – RNN 이론

RNN은 시계열 데이터를 다루는데 최적화된 인공신경망입니다. 시계열 데이터는 ‘시간 축을 중심으로 현재 데이터가 앞,뒤로 연관 관계가 있는 데이터’입니다.예를 들어 (주식 가격, 음성 […]

이번에는 여러 CNN Architecture에 대해 알아 보겠습니다. 이 Architecture들은 ILSVRC 대회에서 이름을 알린 유명한 네트워크들입니다.(ILSVRC: 대용량의 이미지셋을 주고 이미지 분류 알고리즘의 성능을 […]

CNN은 Convolutional Neural Network입니다. DNN과는 꽤 다른 구조를 취하고 있습니다.CNN의 대표적인 특징은 이미지 자체를 입력으로 줄 수 있다는 점입니다. CNN은 영상 처리에서 […]

Gradient Vanishing DNN은 히든 레이어가 2개 이상인 신경망입니다. 일반적으로 딥러닝은 층을 깊게 할수록 좋습니다. 1. 중간에 Activation Function이 추가돼서 비선형성을 늘립니다.2. 층이 […]

오토인코더는 입력과 동일한 출력을 만드는 것을 목적으로 하는 신경망입니다. 그러기 위해 입력 데이터를 더 낮은 차원으로 인코딩하고 다시 원래의 데이터로 디코딩합니다. 인코더는 […]